之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵，上采样我是知道的，其中一种方法就是对于矩阵插值，使得它具有更多的信息。但是下采样，我查了很多资料，在知网上看到一篇论文（好像不是计算机领域的），他对于矩阵下采样就是删除特定的列和行，比如是8 * 8的矩阵，那就删除2 4 6 8列和行，得到一个含1 3 5 7列和行的4 * 4大小的矩阵。上周开了组会，刚好听一个很厉害的师兄在查新汇报中说到了RF信号下采样的
# Python对图像进行下采样教程
## 整体流程
下面是对图像进行下采样的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求教程
开发者->>小白: 解释下采样流程
小白->>开发者: 实践操作
```
## 具体步骤
下采样的步骤可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取
模拟信号和离散信号（数字信号）在音频领域的模拟信号是指存在于自然界中的原始音频，有2个连续指标——时间连续、幅值连续。数字信号是指对音频进行采样后，在计算机中通过离散信号来代表原始的模拟信号。关于数字信号、采样，数字信号和模拟信号的关系具体可参见以下这篇文章所表述的。重采样介绍音频的重采样一般可用于DSP等数字信号处理领域，也就是对数字信号进行处理。比如将原本的48k采样率的原信号，通过重采样（降
# 图像重采样教程
在计算机视觉领域，图像重采样是一个重要的技术，通常用于调整图像的大小和分辨率。本文将为初学者详细介绍如何实现图像重采样，并提供一个简单的Python代码实例。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确重采样的步骤。以下是实现图像重采样的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
重新取样将在您缩放图片时更改图像数据的数量。当缩减像素取样（减少像素的数量）时，将从图像中删除一些信息。当向上重新取样（增加像素的数量或增加像素取样）时，将添加新的像素。可以指定插值算法来确定如何添加或删除像素。 1. 最近相邻插值算法/最近邻法最近相邻插值算法(Nearest
Neighbour Interpolation)一种速度快但精度低的图像像素模拟方法。该法针对于二维图像 “取
# 实现Python CT图像重采样的教程
## 介绍
在医学影像处理中，CT图像的重采样是一项常见的操作，可以改变图像的分辨率和大小，以适应不同的需求。本教程将教你如何使用Python实现CT图像的重采样操作。
## 整体流程
下面是实现CT图像重采样的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-----|-----------|
| 1 | 读取CT图像
# TIF图像重采样的Python实现
## 引言
图像重采样是一种常见的图像处理技术，其主要目的是改变图像的空间分辨率。在许多应用中，例如遥感和计算机视觉领域，重采样是必不可少的。TIF（Tagged Image File Format）是一种广泛使用的图像文件格式，尤其是在保存高质量图像和科学数据时。本文将介绍如何使用Python进行TIF图像的重采样，同时提供详细的代码示例，并配以相应的
Python中的图像处理（第六章）Python图像量化及采样处理（1）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可
# Python对PNG重采样的科普
在数字图像处理中，重采样是一种常用的技术，用于改变图像的分辨率。PNG（可移植网络图形）格式是一种流行的无损压缩图像格式，常用于网站和应用程序中。当我们需要调整图像的大小或优化图像的存储时，重采样显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python对PNG图像进行重采样，并提供代码示例和类图帮助读者更好地理解。
## 重采样的概念
重采样是将图像的像素数量进行改
分类问题中，经常会碰到类别极度不平衡的情况，这个时候可对样本进行上下采样，让训练数据集的类别接近平衡即可。数据格式是一个dataframe,数据分为两类：多数类别和少数类别，数据量相差大。一般而言一个数据集中负样本数量远远大于正样本，故数据预处理已将多数类别的Label标记为0，少数类别的Label标记为1。以下分别是python实现采样代码：一.下采样下采样则是从多数量的类别中随机抽取样本（抽取
转载
2023-07-06 22:01:30
0阅读
1， pandas生成时间一般采用date_range操作，这个之前的博客已经详细的讲解过,这里就不在阐述2， pandas的数据重采样什么是数据重采样？就好比原来一堆统计数据是按照天来进行统计的，持续一年；那我们能不能看月整体变化的程度呢？那这个时候就涉及到数据的重采样问题，按照上述的例子：由天变为月，那这个就是一个降采样的过程，那既然有降采样，那必定也有升采样。那如何使用pandas完成将采样
程序性质个人制作的模板，整理上传做备份。 程序刷新率可能显示有问题，还没有发现原因。运行需要Windows平台、OpenCV2、Python3.6程序#本程序是摄像头采集图像的观察程序
#程序实现：从摄像头按帧读入视频流，创建定时器计算刷新速度，图像显示在窗口中。
#程序依赖：OpenCV2库
#程序参考：
#Python的定时器：
#opencv python 从摄像头获取视频、
转载
2023-08-17 22:01:01
58阅读
介绍了SMOTE算法的MATLAB程序，简单易上手
在机器学习领域，时常会出现某一类的样本数量远远低于其他类的情况，即类不平衡问题。解决类不平衡问题通常有三种思路：1. 欠采样2.过采样3.代价敏感学习要解决类不平衡问题可以参考以下文献：《Learning from Imbalanced Data》本文主要介绍SMOTE算法的使用。SMOTE算法是一种过
首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
Substance 3D Sampler for Mac是Adobe全新推出的一款3D材质制作管理软件，Substance 3D Sampler mac版的主要功能是将实物样本和照片转换为高质量的即用型3D材质，它可以在导入照片之后的几分钟之内通过滤镜和元素混合快速生成纹理或其他材质，Substance 3D Sampler mac中文版让材质创建的过程变得更容易，有兴趣的朋友赶紧来体验一下吧！A
# 使用PyTorch进行图像双线性降采样的完整指南
在深度学习和图像处理的任务中，图像的降采样是一种常见的操作。本篇文章将详细教你如何利用PyTorch库对图像进行双线性降采样。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，这篇文章都将帮助你理解整个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们首先来看看整个流程。图像降采样的主要步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
## Python 对图片进行下采样
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用 Python 对图片进行下采样。首先，让我们来看一下整个流程：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 准备工作
开发者准备
小白准备
section 执行步骤
步骤1
步骤2
1.VTK中的图像重采样实现
图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像。重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样。其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值。图像重采样在图像处理中应用非常广泛，如SIFT
转载
2021-01-06 15:30:00
798阅读
2评论
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
